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龍圖騰網獲悉國網四川省電力公司宜賓供電公司申請的專利一種基于深度學習的電網設計方案生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119514078B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411435616.1，技術領域涉及：G06F30/18；該發明授權一種基于深度學習的電網設計方案生成方法是由高嘯;胡曉松;鐘澤波;謝光彬;覃露熹;李光彬;郭逢權;施尋;張鵬;李思岑設計研發完成，并于2024-10-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的電網設計方案生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的電網設計方案生成方法，屬于電網規劃技術領域，包括S1、獲取電網設計方案的電網描述文本以及電網線路文本；S2、對文本分別進行詞嵌入表示，得到詞向量矩陣；S3、使用并行的兩個引入注意力機制的卷積網絡對詞向量矩陣提取特征，獲得文本特征向量；S4、使用雙向LSTM網絡對文本特征向量進行特征融合，獲得綜合特征表示；S5、通過協同過濾模塊對綜合特征表示分別進行學習，獲得預測向量表示；S6、對預測向量表示進行融合，得到生成的電網設計方案。本方法能夠通過利用電網數據，包括隱式反饋數據和輔助特征，建立深度學習模型學習電網特征，從而實現對電網設計方案的準確、高效和個性化推薦。

本發明授權一種基于深度學習的電網設計方案生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的電網設計方案生成方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取電網設計方案的電網描述文本以及電網線路文本； S2、對電網描述文本以及電網線路文本分別進行詞嵌入表示，得到對應的電網描述詞向量矩陣和電網線路詞向量矩陣； S3、使用并行的兩個引入注意力機制的卷積網絡分別對所述電網描述詞向量矩陣和電網線路詞向量矩陣進行特征提取，獲得對應的電網描述文本特征向量和電網線路文本特征向量； S4、使用雙向LSTM網絡對所述電網描述文本特征向量和電網線路文本特征向量進行特征融合，獲得綜合特征表示； S5、依次通過基于表示學習和基于匹配函數學習的協同過濾模塊對所述綜合特征表示分別進行學習，獲得對應的預測向量表示； S6、對基于表示學習和基于匹配函數學習獲得的預測向量表示進行融合，得到生成的電網設計方案； 所述步驟S5中，基于學習表示的協同過濾網絡采用多層感知機對綜合特征表示分別學習電網描述的潛在向量表示和電網線路的潛在向量表示，得到基于表示學習對應的預測向量表示，代表哈達瑪積操作； 基于學習表示的協同過濾網絡采用多層感知機對綜合特征表示學習對應潛在向量表示的過程表示為： 式中，為激活函數，代表輸入序列隱藏狀態、代表第一個隱藏層的輸出、代表在基礎上經過下一個隱藏層處理后的輸出、代表在基礎上經過下一個隱藏層處理后的輸出，代表在基礎上經過下一個隱藏層處理后的輸出，、、…、分別表示不同中間層的權重矩陣，、、…、分別表示第一個隱藏層、第二個隱藏層到第x個隱藏層對應的偏置項，表示輸入數據； 所述步驟S5中，基于匹配函數學習的協同過濾網絡先采用線性嵌入層學習電網描述的潛在向量表示和電網線路的潛在向量表示，對其進行拼接后利用多層感知網絡對其處理，進而得到基于匹配函數學習對應的預測向量表示。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網四川省電力公司宜賓供電公司，其通訊地址為：644699 四川省宜賓市南岸長江大道中段17號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。